计算机程序“阿尔法围棋”与韩国名将李世石的

更新时间:2020-02-27 11:14

对于这场“人机大战”,伦敦帝国理工学院人工智能学者马克·戴森罗特认为,即便“阿尔法围棋”在这次比赛中无法击败李世石,计算机的胜利也只是迟早的问题。

  在接受新华社记者专访时,戴森罗特说,如果“阿尔法围棋”击败了最顶尖的围棋选手,就意味着终于有一款电脑程序在下围棋水平上达到让人惊叹的地步。我们可以对比“阿尔法围棋与深蓝”,后者在上世纪90年代击败了国际象棋顶尖选手卡斯帕罗夫,这种电脑程序在完成某一项特别任务时,能够做得远远好于人类。

  “即便阿尔法围棋在今年三月的比赛中无法击败顶尖的人类围棋选手,那也只是时间问题。”他说。

  戴森罗特认为,为了能够达到职业围棋选手的水平,“阿尔法围棋”结合了“深度学习”和“蒙特卡洛树搜索”方法。“蒙特卡洛树搜索”是一种启发式的搜索策略,能够基于对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树,从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该怎么走才能够创造最好机会。“蒙特卡洛树搜索”在此前一些围棋智能程序中也有采用,它们在相对较小的棋盘中能够很好地发挥作用,但在正规的全尺寸棋盘上,这种方法就无法使用,因为涉及的搜索树实在太大了。

  但“阿尔法围棋”关键是它采用了很聪明的策略,利用深度学习的方法降低搜索树的复杂性。因此“深度学习”和“蒙特卡洛树搜索”就成为它的两个关键因素,这两项技术单独来说都有成功的实际应用——“深度学习”已被应用在包括图像识别、文本翻译、音频、文本处理、脸部识别、强化学习以及机器人等领域。“蒙特卡洛树搜索”则经常被用于可进行不同游戏对抗的人工智能程序中,比如像围棋、国际象棋、《卡坦岛拓荒者》这样的桌面游戏、电子游戏或者扑克等。

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